مقایسه و مقایسه ویژگی های دو الگوریتم ML مختلف
K-means clustering و Decision Trees دو الگوریتم یادگیری ماشین به طور گسترده ای مورد استفاده قرار می گیرند که دارای ویژگی ها و کاربرد های متمایز هستند. در حالی که اولین الگوریتم یک الگوریتم یادگیری بدون نظارت است، در واقع در یادگیری تحت نظارت استفاده می شود. در اینجا برخی از تفاوت های کلیدی بین این دو الگوریتم وجود دارد. ** هدف: ** K-means clustering یک الگوریتم مبتنی بر مرکز است که هدف آن تقسیم مجموعه ای از مشاهدات به خوشه های K است، که هر مشاهداتی به خوشه نزدیکترین تعلق دارد. این الگوریتم برای شناسایی الگوهای یا گروه بندی های کامپیوتری در داده ها بر اساس شباهت ویژگی های کامپیوتری استفاده می شود. از سوی دیگر، الگوریتم Decision Tree هدف ایجاد یک مدل بزرگتر است که پیش بینی خروجی یک متغیر هدف را بر اساس چندین ویژگی ورودی با ساخت یک ساختار تصمیم گیری مناسب انجام می دهد. ** نوع یادگیری K-means clus
Below is an instruction that describes a task, paired with an input that provides further context. Write a response that appropriately completes the request.
### Instruction: مقایسه و مقایسه ویژگی های دو الگوریتم ML مختلف
### Input: گروه بندی K-mean و درخت تصمیم گیری
### Response: K-means clustering و Decision Trees دو الگوریتم یادگیری ماشین به طور گسترده ای مورد استفاده قرار می گیرند که دارای ویژگی ها و کاربرد های متمایز هستند. در حالی که اولین الگوریتم یک الگوریتم یادگیری بدون نظارت است، در واقع در یادگیری تحت نظارت استفاده می شود. در اینجا برخی از تفاوت های کلیدی بین این دو الگوریتم وجود دارد. ** هدف: ** K-means clustering یک الگوریتم مبتنی بر مرکز است که هدف آن تقسیم مجموعه ای از مشاهدات به خوشه های K است، که هر مشاهداتی به خوشه نزدیکترین تعلق دارد. این الگوریتم برای شناسایی الگوهای یا گروه بندی های کامپیوتری در داده ها بر اساس شباهت ویژگی های کامپیوتری استفاده می شود. از سوی دیگر، الگوریتم Decision Tree هدف ایجاد یک مدل بزرگتر است که پیش بینی خروجی یک متغیر هدف را بر اساس چندین ویژگی ورودی با ساخت یک ساختار تصمیم گیری مناسب انجام می دهد. ** نوع یادگیری K-means clus
مقایسه و مقایسه ویژگی های دو الگوریتم ML مختلف گروه بندی K-mean و درخت تصمیم گیری
user
K-means clustering و Decision Trees دو الگوریتم یادگیری ماشین به طور گسترده ای مورد استفاده قرار می گیرند که دارای ویژگی ها و کاربرد های متمایز هستند. در حالی که اولین الگوریتم یک الگوریتم یادگیری بدون نظارت است، در واقع در یادگیری تحت نظارت استفاده می شود. در اینجا برخی از تفاوت های کلیدی بین این دو الگوریتم وجود دارد. ** هدف: ** K-means clustering یک الگوریتم مبتنی بر مرکز است که هدف آن تقسیم مجموعه ای از مشاهدات به خوشه های K است، که هر مشاهداتی به خوشه نزدیکترین تعلق دارد. این الگوریتم برای شناسایی الگوهای یا گروه بندی های کامپیوتری در داده ها بر اساس شباهت ویژگی های کامپیوتری استفاده می شود. از سوی دیگر، الگوریتم Decision Tree هدف ایجاد یک مدل بزرگتر است که پیش بینی خروجی یک متغیر هدف را بر اساس چندین ویژگی ورودی با ساخت یک ساختار تصمیم گیری مناسب انجام می دهد. ** نوع یادگیری K-means clus
assistant